本次相机内参标定及相机-激光雷达联合标定采用的数据为同一批。数据采集系统：ubuntu-20.04，ROS-noetic。

前期准备

1. 关于系统安装以及ROS环境配置，在这里不写出具体步骤，可查阅其他相关回答，不同的ubuntu系统版本也可进行相关操作。

1. 利用ROS-neotic启动basler相机和Livox-avia激光雷达。本次试验中相机、激光雷达的供电以及数据连接均以usb数据线的形式。其相机和雷达固定如下：

其中相机连上usb，输入相关指令即可开启，激光雷达需要设置相应网络ip以后才能被系统识别到。

数据采集

利用相机采集不同位置下的标定板图像，保持标定板在相机事业和激光雷达视野中的完整性，尽量不要太靠边，边缘可能会导致相机畸变误差较大。在运行launch文件之前，最好先将终端的root的权限打开，否则会导致一些launch命令由于权限原因无法正常运行，打开root权限后需要重新配置启动环境。

1. 开启一个终端，配置ros启动环境后输入roscore。

1. 启动激光雷达。另外打开一个终端，配置好setup.bash后输入：

roslaunch livox_lidar_rviz.launch

此指令将打开配置好livox激光雷达话题信息的rviz，正常情况下可以看到激光雷达的扫描点云。

1. 启动相机。另外打开一个终端，配置好setup.bash环境后输入：

roslaunch pylon_camera pylon_camera_node.launch
#or
rosrun pylon_camera pylon_camera_node

在以及打开的rviz中点击add--by topic--image，如下图（由于自己没截图，在其他回答中复制个图过来，内容一样）：

，这个时候在左下角会出现相机拍摄的画面。

1. 再开启一个终端，输入rqt（若没安装则需要安装），目的是方便保存图像。开启rqt后，选择话题信息后，相机拍摄的画面即可在新的窗口打开，如下图，并且可随意保存格式，只需自己修改保存时的名称后缀，由于livox官方给出的标定教程里是用的bmp图片格式，这里我们保存bmp格式。

1. 将相机-激光雷达固定，只移动标定板，然后保存一张该位置的图像命名为0.bmp，新开终端，输入指令录制十秒左右点云包，配置启动环境后输入：

rosbag record /livox/lidar

，差不多十秒以后用快捷键ctrl+C结束。然后移动标定板，不同位置总共20个素材左右即可，即从0-19。

执行第4步之前，关闭指令3的终端操作，改成：

roslaunch livox_ros_driver livox_lidar_msg.launch

，若不改，则记录的点云包无法转化成相应pcd格式文件。

1. 新建一个文件夹，命名为data，在里面再创建两个文件夹用以保存图片文件和点云bag包文件

采集的图像如下：

1. 关于点云bag包文件，我们需要将其转化为pcd文件，在livox中找到pcdTransfer.launch文件，修改需要转格式的点云包名称和所在地址，修改其中的保存地址，将地址改为自己创建的data文件地址，打开新终端，配置livox启动环境setup.bash后输入：

roslaunch camera_lidar_calibration pcdTransfer.launch

转化完成以后文件自动保存在data新建的文件夹中，打开一张点云pcd文件如下：

相机标定

本次教程相机内参标定在matlab中进行，也可利用ros完成标定，教程详见livox_camera_lidar_calibration/README_cn.md at master · Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration (github.com)

1. 打开matlab，选择APP，找到下方的camera calibration并打开，导入采集的bmp照片，根据自己标定板棋盘格信息填入参数，例如我的标定板棋盘格单个格子边长为10mm，就输入10。

1. 点击calibrate标定,稍等片刻即可标定完成，然后输出标定参数。

1. 在工作区间可以输入以下指令查看内参矩阵（编写内参文件时需要将该矩阵转秩）：

calibrationSession.CameraParameters.IntrinsicMatrix

输入以下指令查看径向畸变：

calibrationSession.CameraParameters.RadialDistortion

，切向畸变默认为0。

联合标定

方式一：利用livox提供的标定工具包livox_camera_lidar_calibration

1. 前提条件是安装了livox-ros-driver，见官方安装教程，其中对于官方教程中不明确的我在下面指出，帮助大家节省时间：

livox_camera_lidar_calibration/README_cn.md at master · Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration (github.com)。

1. 其中依赖项ceres-solver，由于我安装的ubuntu版本为20.04，ros版本为neotic，和官方教程版本不一致，安装最新版本的ceres-solver后无法正常安装标定工具包，因此我安装了稳定版如下：

1. 上面采样时创建了文件夹data，在data文件夹内新建文件夹parameters，在该文件夹内创建文本文档intrinsic.txt，将相机内参数据写入，如下：

上面矩阵为matlab标定后的矩阵的转置，下面前两位时径向畸变，后面三个一般默认为0。

1. 获得照片中标定板的四个角点，用功能包 cornerPhoto.launch，记得修改launch文件中的照片路径，每次打开一张新照片需要修改launch文件中的照片编号，然后重新启动launch文件，命令如下：

roslaunch camera_lidar_calibration cornerPhoto.launch

移动鼠标即可看到像素坐标信息，如下：

neotic版本的ros使用该功能包后可能无法显示坐标信息，需要用其他的方式找到棋盘格角点坐标，我用的是matlab中的图像查看器：

从左上角逆时针，依次记录下照片角点信息。记录完毕后选中显示的图片按任意键，进入坐标输入流程。把记录下的四个坐标”x y”按顺序输入，x和y中间要有空格(比如: “635 487”)，输入完成后输入”0 0”即可结束输入流程(如下图例所示)。程序会算出四个更精确的float类型坐标显示出来，并保存在data/corner_photo.txt中。然后按任意键结束整个流程，图像角点信息输入以后会自行创建文件。（其中按任意键的时候关闭终端的输入功能，在终端外点击一下即可。）

更改cornerPhoto.launch文件中的照片路径，重复上述流程，直至获得所有照片的角点坐标。

1. 获取点云角点。上面已经将点云bag包转化为pcd格式，所以现在只需要使用pcl_viewer打开PCD文件，按住shift+左键点击即可获得对应的点坐标，可能会很小需要将点云放大，其坐标会在终端显示，注意取点顺序，京可能精确，否则会导致标定误差较大。点云角点信息需要自行记录，并保存在data/corner_photo.txt中，与图像角点文件不同的是，点云角点文件需要自己创建并录入，其格式和图像角点文件一样：

1. 外参计算节点会读取data/corner_photo.txt和data/corner_lidar.txt中的标定数据来计算外参，数据需要保存成特定的格式才能被外参计算节点正确读取。参考以下格式，每行数据只有超过10个字母程序才会将其读取为计算的参数，比如下图用来编号的１２３４，lidar0和0.bmp这些标题不会被读取为计算参数。程序读到空行就会停止读取参数开始计算，所以保存时不要空行，并且保证点云角点不空行的部分数量和图片角点不空行的数量一致！否则会导致计算错误。

1. 计算前在getExt1.launch文件中配置好外参初值 [注 8]，输入指令开始计算外参：

roslaunch camera_lidar_calibration getExt1.launch

终端中可以看到每次迭代运算的cost，外参结果以齐次矩阵的格式保存 data/parameters/extrinsic.txt下。

方式二：利用matlab标定工具lidar_camera_calibration

1. 本次matlab版本为R2022a。在matlab中打开该功能，将照片文件夹和点云文件夹导入，其中square size是棋盘格单个格边长，下面padding是棋盘格四个边的留白部分，根据自己标定板数据填入，Matlab会自动导入数据并计算相机内参。

1. 系统默认的数据格式可能会使得点云中标定板的特征无法识别，这个时候需要修改一下检测数据的最大公差，并且自行框选点云中标定板的部分：

1. 修改顺序如下：

1. 依次将所有点云中的标定板特征全部选中，不要遗漏，然后apply：

1. 等待特征识别，去除识别不对的点云，然后点击开始标定，导出标定结果到工作区间，标定完毕。

1. 效果如下：

点云投影和彩色点云

1. 投影。在projectCloud.launch文件中配置点云和照片的路径后，运行指令，将rosbag中一定数量（可在launch文件中修改数量）的点投影到照片上并且保存成新的照片。

roslaunch camera_lidar_calibration colorLidar.launch

1. 在colorLidar.launch文件中配置点云和照片的路径，运行指令，可以在rviz中检查着色的效果。

roslaunch camera_lidar_calibration colorLidar.launch

我这个由于相机焦距太大，导致相机视野很小，所以出现这种效果，标定效果其实还凑合。